deepseek不是推荐系统框架，而是大语言模型系列，仅能辅助编写推荐代码片段；需明确场景、准备数据、选定技术栈，并严审生成代码的损失函数、评估指标与负采样等细节。
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DeepSeek 本身不是推荐系统框架，也不提供开箱即用的推荐算法模块；它是一个大语言模型系列（如 DeepSeek-V2、DeepSeek-Coder），没有内置协同过滤、召回排序等推荐系统逻辑。
为什么直接问“DeepSeek怎么做推荐系统”容易走偏
很多人看到“DeepSeek能写代码”，就以为它能直接跑出一个可用的推荐服务——但模型不等于系统。它不会自动加载你的用户行为日志、构建 item_embedding、调用 faiss 做向量召回，更不会帮你部署 FastAPI 接口。
它真正能做的，是辅助你完成其中某一段：比如根据你描述的业务场景，生成 torch.nn.Module 的双塔结构草稿；或把一份模糊的 PM 需求，转成带注释的 lightfm 训练脚本。
- 你得先有明确的推荐场景（比如“新用户冷启动”还是“短视频实时重排”）
- 你得准备好数据格式（
user_id、item_id、timestamp、click等字段是否齐备） - 你得决定技术栈（用
surprise做矩阵分解？还是用transformers微调DeepSeek-Coder生成 item 文本 embedding？）
用 DeepSeek 生成推荐代码时，必须自己把关的三个点
它生成的代码看起来很完整，但常在关键细节上“合理地错”：比如默认用 nn.BCELoss 而没加 sigmoid，或把 train_test_split 的 stratify 参数设成用户 ID（实际该用交互标签）。
-
eval_metric容易写成准确率（accuracy_score），但推荐系统要看recall@10或ndcg@5 - 负采样逻辑常被忽略——
random.choices直接从全量 item 池抽，没排除用户已交互过的，导致训练信号污染 - 时间序列划分常出错：用
sklearn.model_selection.train_test_split随机切分，破坏了行为时序性，正确做法是按timestamp切分，且验证集用户必须在训练集中出现过
哪些推荐任务适合让 DeepSeek 辅助，哪些不该依赖
它适合处理“有明确输入输出、逻辑链较短”的片段，不适合端到端搭建。
- ✅ 适合：
pyarrow加载亿级行为日志的优化写法、给implicit库的AlternatingLeastSquares写分布式训练封装、把产品需求翻译成RecBole的yaml配置项 - ❌ 不适合：自动选择最优召回策略（
GraphSAGEvsTwoTower）、调试cuda显存 OOM 报错（RuntimeError: CUDA out of memory）、修复线上A/B test指标下跌归因
真正卡住推荐系统落地的，从来不是“怎么写第一行代码”，而是数据口径对不对、线上特征和离线训练是否一致、负样本构造有没有泄露未来信息——这些事 DeepSeek 不会提醒你，但它生成的代码里，可能已经悄悄埋下了坑。
